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设计出一种用于识别具有旋转和变形特点的字符型验证码的卷积神经网络,分别采用小类和大类字符集的方法训练神经网络,再使用不同的学习速率和样本数量进行训练。通过实验分析,得出在使用大类神经网络,选择适当的学习参数,并且增大样本数量的情况下,可以有效提高识别率的结论。
基于卷积神经网络的旋转变形验证码识别
【摘 要】
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设计出一种用于识别具有旋转和变形特点的字符型验证码的卷积神经网络,分别采用小类和大类字符集的方法训练神经网络,再使用不同的学习速率和样本数量进行训练。通过实验分析
【机 构】
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福建江夏学院电子信息科学学院
【出 处】
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莆田学院学报
【发表日期】
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2016年2期
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